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Temario del curso

Introducción a la IA en Dispositivos

  • Fundamentos del aprendizaje automático en el dispositivo
  • Ventajas y desafíos de los modelos de lenguaje pequeños
  • Panorama general de las limitaciones de hardware en dispositivos móviles y IoT

Optimización de Modelos para Despliegue en Dispositivos

  • Cuantización y poda de modelos
  • Destilación de conocimiento para modelos más pequeños y eficientes
  • Selección y adaptación de modelos para rendimiento en el dispositivo

Herramientas y Marcos de IA Específicos de Plataforma

  • Introducción a TensorFlow Lite y PyTorch Mobile
  • Uso de bibliotecas específicas de plataforma para IA en el dispositivo
  • Estrategias de despliegue multiplataforma

Inferencia en Tiempo Real y Computación de Borde

  • Técnicas para una inferencia rápida y eficiente en dispositivos
  • Aprovechamiento de la computación de borde para IA en el dispositivo
  • Estudios de caso de aplicaciones de IA en tiempo real

Consideraciones sobre Gestión de Energía y Duración de la Batería

  • Optimización de aplicaciones de IA para eficiencia energética
  • Equilibrio entre rendimiento y consumo de energía
  • Estrategias para extender la duración de la batería en dispositivos con IA

Seguridad y Privacidad en la IA en Dispositivos

  • Garantía de seguridad de datos y privacidad del usuario
  • Procesamiento de datos en el dispositivo para preservar la privacidad
  • Actualizaciones y mantenimiento seguros de modelos

Experiencia de Usuario y Diseño de Interacción

  • Diseño de interacciones intuitivas con IA para usuarios del dispositivo
  • Integración de modelos de lenguaje con interfaces de usuario
  • Pruebas con usuarios y retroalimentación para IA en el dispositivo

Escalabilidad y Mantenimiento

  • Gestión y actualización de modelos en dispositivos desplegados
  • Estrategias para soluciones de IA en el dispositivo escalables
  • Monitoreo y análisis para sistemas de IA desplegados

Proyecto y Evaluación

  • Desarrollo de un prototipo en un dominio elegido y preparación para el despliegue en un dispositivo seleccionado
  • Presentación de la solución de IA en el dispositivo
  • Evaluación basada en eficiencia, innovación y practicidad

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Sólidos conocimientos en conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
  • Dominio de la programación en Python
  • Conocimientos básicos sobre las limitaciones de hardware para el despliegue de IA

Público Objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de IA
  • Ingenieros de sistemas embebidos interesados en aplicaciones de IA
  • Gerentes de producto y líderes técnicos que supervisan proyectos de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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